General Motors je globalno avtomobilsko in proizvodno podjetje, ki deluje na področjih razvoja vozil, proizvodnje, transporta in informacijske tehnologije. Podjetje GM, ustanovljeno leta 1908, razvija tehnologije, namenjene napredku mobilnosti, hkrati pa sledi viziji nič prometnih nesreč, nič emisij in nič zastojev. Njegove mednarodne dejavnosti povezujejo velike multidisciplinarne ekipe, osredotočene na inovacije, trajnostni promet in prihodnost avtomobilske industrije.
Vodja tehnične ekipe za zaznavne sisteme avtonomne vožnje
Vodite sisteme za ocenjevanje in potrjevanje zaznavanja pri avtonomni vožnji v podjetju General Motors. Usmerjajte simulacije, senzorske podatke, programsko arhitekturo in inženirske ekipe.
Opis
- Določati tehnično strategijo ogrodij za ocenjevanje zaznavnih sistemov
- Vključevati modele kamer, LiDAR, RADAR in drugih senzorjev v simulacijska in ocenjevalna okolja
- Razvijati statistične in empirične pristope za analizo delovanja senzorjev in zaznavanja
- Ustvarjati in nadzorovati sintetične podatke iz postopkov ponovnega predvajanja podatkov s cest, simulacije in generiranja scenarijev
- Določati obogatitev podatkov in pokritost scenarijev za noč, dež, sneg, meglo, onesnaženje, čiščenje, zakritost, bleščanje in druge poslabšane razmere
- Pripravljati sintetične in posnete podatke za učenje modelov, ocenjevanje, regresijsko testiranje in analizo napak
- Po potrebi voditi predstavitve ponovnega učenja modelov ali postopkov
- Vključevati nove senzorske komponente in zaznavne arhitekture v programski sklad za avtonomno vožnjo
- Opredeljevati razvojna orodja, kot so API-ji, pripomočki ukazne vrstice, zvezki, avtomatizirani delovni tokovi in nadzorne plošče
- Ustvarjati metrike in poročila o ocenjevanju, ki povezujejo delovanje senzorjev s sistemskimi zahtevami in varnostnimi cilji
- Voditi tehnične preglede in medfunkcijske pobude od opredelitve zahtev do uvedbe
- Izboljševati programsko arhitekturo, pokritost testov, kakovost podatkov, avtomatizacijo in inženirsko produktivnost
- Mentorirati inženirje ter krepiti pričakovanja glede kakovosti programske opreme in eksperimentalne strogosti
- Zaposlovati, usmerjati, razvijati in obdržati močno inženirsko ekipo ter še naprej zagotavljati praktično tehnično vodstvo
Zahteve
- Diploma iz računalništva, računalniškega inženirstva, elektrotehnike, sistemskega inženirstva, robotike, matematike ali sorodnega tehničnega področja
- Najmanj 10 let postopno pridobljenih izkušenj na področju programskega inženirstva, sistemskega inženirstva, strojnega učenja, zaznavanja, robotike, avtonomnih vozil ali sorodnega področja
- Najmanj eno leto izkušenj z vodenjem majhne inženirske ekipe
- Izkušnje z vodenjem kompleksnih tehničnih pobud na več inženirskih področjih
- Izkušnje z načrtovanjem, izdelavo ali vključevanjem sistemov za simulacijo, ocenjevanje, potrjevanje ali obdelavo podatkov na področju avtonomnih sistemov, robotike, avtomobilske industrije, letalstva in vesolja ali drugega varnostno kritičnega področja
- Odlično znanje programiranja v jezikih C++ in Python
- Izkušnje z delovnimi tokovi strojnega učenja in vsaj enim sodobnim ogrodjem, vključno s PyTorch ali TensorFlow
- Poznavanje sistemov kamer, LiDAR, RADAR ali večmodalnih zaznavnih sistemov
- Izkušnje z uporabo podatkov, statistike in strukturiranih eksperimentov za ocenjevanje vedenja sistemov in diagnosticiranje načinov odpovedi
- Sposobnost jasne razlage kompleksnih tehničnih konceptov
- Sposobnost samostojnega reševanja nejasnih problemov in doseganja merljivih rezultatov
- Izkušnje z iterativnim razvojem, pregledovanjem kode, testiranjem, nadzorom različic in agilnim načrtovanjem
- Dokazane izkušnje z vodenjem, mentoriranjem ali upravljanjem inženirjev
- Zaželeno: magisterij ali doktorat iz računalništva, inženirstva, robotike, matematike ali sorodnega tehničnega področja
- Zaželene so izkušnje z zaznavanjem pri avtonomnih vozilih in modeli strojnega učenja, poslabšanjem delovanja senzorjev v neugodnih razmerah, zaznavnimi arhitekturami, sintetičnimi podatki, testiranjem na podlagi scenarijev, umerjanjem senzorjev, računalniškim vidom, večmodalnim združevanjem, varnostno kritičnim preverjanjem in potrjevanjem, ROS, Linuxom, vsebniki, neprekinjeno integracijo, porazdeljenim računanjem, oblačnimi podatkovnimi platformami, metrikami, nadzornimi ploščami, SQL/BigQuery, vizualizacijo podatkov, statistično analizo, razširljivo obdelavo senzorskih podatkov ter partnerstvi z dobavitelji ali raziskovalnimi ustanovami
Ugodnosti
- Spodbujevalno plačilo, pri katerem je izplačilo določeno glede na uspešnost podjetja, raven delovnega mesta in individualno uspešnost
- Program ocenjevanja službenih vozil, ki je odvisen od uspešnega pregleda evidence motornih vozil
- Morebitna pomoč pri selitvi
- Dostop do ugodnosti General Motors in virov Total Rewards
- Razumne prilagoditve delovnega mesta